联邦学习 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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全部发明实用新型外观设计

法律状态：全部已授权审中

项目申报：全部报过没有报过

发明已授权

本发明涉及提出了一种移动环境下基于时空一致性的联邦学习推荐方法。该方法主要利用轨迹的时空一致性来优化联邦学习过程，包括轨迹完成、客户端聚类和加权聚合。轨迹完成可以有效提高数据受限情况下本地模型的训练性能，聚类策略可以有效促进相似客户之间的信息共享，加权聚合可以减少模型漂移问题。经过实验验证可知，本发明方法在确保用户隐私和安全的同时，实现了比所有基线更高的模型性能和更好的收敛效果。与最佳基线相比，SCFL性能提升高达84.26％，大大提高了模型的收敛速度。

📄 202310559909X 📂 G06F16_9537 👤 重庆大学 📅 2023-05-18

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一种移动环境下基于时空一致性的联邦学习推荐方法

202310559909X · 重庆大学

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固态锂电池电解质专利包

转让方：中国科学院××研究所
受让方：××新能源科技有限公司
交易类型：独占许可
交易金额：¥320万

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CRISPR基因编辑技术

转让方：××大学
受让方：××生物医药有限公司
交易类型：转让
交易金额：¥1,200万

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SiC功率器件工艺专利

转让方：××半导体有限公司
受让方：××汽车电子集团
交易类型：转让
交易金额：¥680万

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钙钛矿光伏组件技术

转让方：××科技公司
受让方：××能源集团
交易类型：开放许可
交易金额：¥50万/年

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